AI 챗봇은 고객 지원을 어떻게 혁신하고 있습니까?

인공 지능과 가능한 모든 의미는 더 이상 무시할 수 없습니다. AI 서비스와 프로그램의 적절한 사용은 잠재적으로 이전과는 다른 방식으로 비즈니스를 혁신할 수 있습니다. 진화한 기업은 가장 기본적인 작업까지 자동화하고, 상호 작용을 변경하고, 관계를 구축하고, 수익을 창출하고, 서비스를 제공하는 데 AI를 사용하고 있습니다.

인공 지능은 또한 개인화된 커뮤니케이션, 이미지 인식, 챗봇 및 기타 권장 사항을 통해 고객 경험 을 개선했습니다. 대부분의 기업은 AI를 사용하여 고객 경험을 향상하고 개인화합니다. AI는 챗봇을 사용하여 고객 성공 운영에 유익한 영향을 미칩니다.

실제로 고객의 신뢰와 헌신을 얻기 위해 AI 기반 챗봇 이 중요해진 것으로 나타났습니다. 이 블로그에서는 AI 챗봇이 고객 지원을 어떻게 변화시키고 있는지 이해하려고 노력할 것입니다. 자세히 알아보려면 계속 읽으십시오.

챗봇이란?

챗봇은 기업이 고객과의 대화를 자동화하는 데 도움이 되는 컴퓨터 소프트웨어입니다. 고객과의 소통을 활성화하기 위해 설계된 인공지능 프로그램입니다. 고객은 채팅 창, 메시징 및 음성 애플리케이션을 통해 AI 기반 챗봇 과 쉽게 참여할 수 있습니다 .

현재 세상의 모든 사람들은 알든 모르든 챗봇을 접해왔습니다. 얼마 동안 챗봇은 대화의 한쪽 끝에서 인간을 대체하는 탁월한 작업을 수행했으며 인간과 기계의 상호 작용을 가능하게 했습니다.

챗봇의 장점은 AI, NLP 및 기계 학습으로 구동되는 모든 종류의 요구에 응답하기 위해 데이터를 처리할 수 있다는 것입니다. 챗봇이 질문이나 요청에 응답할 수 없는 경우 채팅은 상담원에게 전달됩니다.

챗봇은 크게 플로우 챗봇과 AI 챗봇의 두 가지 유형이 있습니다. 둘 다 고객 경험을 향상시키 도록 설계되었습니다 . 플로우 챗봇은 사용자가 개발자가 정의한 미리 결정된 경로로 안내되는 트리 기반 모델과 같습니다.

AI 기반 챗봇은 자체 훈련되어 고객과 상호 작용하여 얻은 정보에 따라 지식 백로그를 생성할 수 있습니다. 여러 온라인 고객 서비스 플랫폼에서 챗봇을 사용하여 질문, 전화 통화 및 기타 요청의 양을 관리합니다.

최신 챗봇, 고객 기대 충족

우리 주변에서 볼 수 있는 기술 발전은 어떤 면에서는 인체의 발전과 비슷합니다. 챗봇은 원래 인간의 대화를 기계로 대체하기 위해 개발되었습니다. 그러나 개선의 여지가 많았다.

과거에는 챗봇을 구축하고 배포하는 데 9~12개월이 걸렸습니다. 수많은 전문가와 챗봇 전용 소프트웨어 엔지니어의 비용으로 인해 1세대 챗봇은 가능한 것보다 비용 최적화가 덜 되어야 했습니다.

이 외에도 챗봇은 더 나은 고객 경험을 제공하지 못했습니다 . 로봇 챗봇은 스크립팅되었으며 사용자 의도를 예측하거나 의미 있고 역동적인 대화에 참여할 수 없었습니다. 이로 인해 사용자 상호 작용이 크게 악화되어 결국 전체 사용자 경험에 영향을 미쳤습니다.

또한 상승하는 사용자 기대치를 충족시키기 위해 초기 챗봇에 대한 이해가 부족했습니다. 그들은 사용자의 요구를 찾을 수 없었고 또한 구체적이고 개인화된 응답을 공식화할 수 없었습니다.

고객 지원 경험의 변화

판매의 핵심 원칙은 적절한 대화를 유도하는 능력입니다. 과거에는 질문에 답하고 모든 질문에 답하기 위해 일대일 인간 상호 작용이 사용되었습니다. 그러나 온라인 플랫폼의 진화와 함께 연중무휴 고객 지원 기능은 항상 존재하게 되었습니다. 이러한 요구를 충족시키기 위해 챗봇이 개발되었습니다. 이러한 챗봇은 비용 효율적이며 항상 지원을 제공합니다.

전통적인 챗봇은 측정 이상의 고객 참여 개념에 혁명을 일으켰습니다. 그들은 키워드를 인식했지만 사용된 컨텍스트를 인식하지 못했습니다. 이 챗봇은 분노, 좌절 등 인간의 감정을 이해하는 능력이 없었습니다. 또한 사람들이 말하는 방식도 이해하지 못했습니다.

챗봇의 개발은 효율적이었지만 본질적으로 기계적이었습니다. 반면, 원활한 고객 경험을 제공하기 위해 개인화된 대화에 대한 요구가 주목받고 있습니다. AI 기반 챗봇 은 이렇게 탄생했습니다. 빠르고 저렴한 솔루션 외에도 이러한 챗봇은 의미 있는 작업을 수행하기 전에 고객의 상황과 의도를 이해했습니다.

챗봇은 고객의 불만을 인식하고 변경 사항을 회사 지원 센터의 사람으로 전환했습니다. AI 챗봇은 실시간으로 상담원에게 고객 데이터를 제공하여 개인화된 고객 경험을 제공합니다. 고객은 문제에 대한 빠르고 원활한 솔루션을 원한다는 사실을 깨닫고 이를 실현하기 위해 AI 기반 챗봇이 도입되었습니다. Zobot 과 Salesforce Einstein Bots 가 이에 대한 완벽한 예입니다.

챗봇이 비즈니스에 중요한 이유는 무엇입니까?

챗봇은 문제 해결 서비스, 헬프 데스크 및 도우미를 통해 빠르고 매력적인 고객 경험을 항상 제공합니다. 챗봇은 더 편리하고 고객이 챗봇을 사용하여 대화를 시작하는 데 걸리는 시간이 줄어듭니다. 봇은 AI를 사용하여 상당한 양의 정보를 검색하는 동시에 소비자에게 적절한 답변을 정확하게 선택합니다.

챗봇을 사용하는 비즈니스는 기존 작업을 줄이는 동시에 고객의 다양한 요청을 처리할 수 있다는 점에 주목했습니다. 고객 질문을 빠르게 처리하고 지속적인 지원을 제공하는 이 방법은 기업이 고객 충성도를 높이는 데 도움이 됩니다. 챗봇의 장점 중 일부는 다음과 같습니다.

1. 처리 시간 단축

기업이 인바운드 고객 쿼리와 지원 에이전트 간의 균형을 유지하는 것은 어려운 일입니다. 회사에 유능한 인력이 있고 한 에이전트가 한 번에 한 명의 고객만 처리하는 경우에도 마찬가지입니다.

고객을 수동으로 돌보는 것은 고객을 기다리는 시간을 증가시켜 비즈니스가 잠재적인 리드를 잃을 수 있습니다. 반면 챗봇은 그런 제약이 없다. AI 기반 챗봇 의 구현은 여러 고객을 처리할 수 있으며 이를 적절하게 처리할 수 있습니다.

2. 지속적인 고객 서비스 및 지원

챗봇은 고객에게 지속적인 지원을 제공할 수 있습니다. 그들은 각 단계에서 개선하기 위해 과거 대화를 사용합니다.

AI 기반 챗봇은 또한 모든 사람이 가격 정보 등을 제공하면서 웹사이트의 특정 섹션으로 사용자를 안내하는 데 필요한 최소한의 기본 지원을 제공할 수 있습니다.

3. 고객의 요구

비즈니스가 어떤 부문에서 운영되는지에 관계없이 일반적으로 과거 대화 기록, 거래 내역 등을 포함하여 광범위한 고객 데이터 요구 사항이 있습니다. 이는 대부분의 기업이 활용에 있어 실패하는 대부분의 비정형 데이터입니다. 그것.

AI 기반 챗봇은 과거 및 미래 요구 사항을 이해하기 위해 이 데이터를 사용할 수 있는 기능을 제공합니다. 또한 고객이 수동 개입 없이 중요한 정보를 받을 수 있도록 도와줍니다.

4. 옴니채널 경험

모든 기업이 시장에서 성장하려면 더 나은 고객 경험 을 제공해야 합니다. 실제로 이것이 비즈니스를 돋보이게 만드는 요소입니다. 상담원이 실시간으로 고객 지원을 제공하기 위해 플랫폼 간에 저글링을 하는 것은 어려울 수 있습니다.

반면 AI 기반 챗봇 은 손쉬운 통합으로 옴니채널 경험을 제공할 수 있다. 다양한 플랫폼을 챗봇과 통합할 수도 있습니다. 고객이 필요로 하는 채널이 무엇이든 비즈니스는 항상 이를 제공할 준비가 되어 있습니다.

5. 맞춤 추천

인공 지능은 고객 구매 결정의 형태로 고객을 지원하고 이러한 결과를 기반으로 제안을 생성합니다. 제안은 또한 고객의 관심을 높이는 집중적인 브랜딩 및 마케팅 이니셔티브를 만드는 데 도움이 됩니다.

대부분의 온라인 구매자는 AI와 기계 학습 의 힘을 사용하여 신뢰할 수 있고 효율적인 제안을 얻는 것이 쉽다고 생각한다는 점에 유의해야 합니다 . AI는 수동 데이터를 사용하여 구매 동향을 분석하고 예측 및 처방 분석을 수행하여 참여를 높일 수 있습니다.

AI는 더 나은 고객 경험 상호 작용을 형성하고 생성하는 방법을 찾습니다. 상향 판매 및 교차 판매와 같은 일반적인 기회는 개선된 제안으로 인해 증가할 수 있습니다.

6. 효율적인 서비스

위에서 언급한 점에서 고객이 간과해서는 안 되는 신속하고 효율적인 서비스를 원한다는 점을 이미 이해했습니다. AI 기반 챗봇은 이를 일관되고 효율적으로 만족시킵니다.

챗봇은 실수가 거의 없어 고객이 분석 능력을 향상시키는 데 필요한 정보를 쉽게 얻을 수 있습니다. 고객 서비스는 응답성, 일관성, 집중성을 갖춰야 하기 때문에 비즈니스를 성사시키거나 망칠 수 있습니다.

예를 들어 챗봇은 간단한 질문에 답하고 접점을 최소화하며 대화를 촉진하고 복잡한 상황을 지원할 수 있습니다. AI 기반 가상 비서는 소비자가 절차를 탐색하고 대화하는 데 도움이 됩니다. 자연어 처리, 음성 비서 및 기계 학습을 통해 AI 에이전트는 온라인에서 고객에게 쉽게 접근할 수 있습니다.

7. 실시간 의사결정

조직은 또한 인공 지능 및 기계 학습 과 같은 기술로 인해 더 깊은 수준에서 고객과 상호 작용하기 위해 추적 및 데이터 분석을 사용할 수 있습니다 . 이 외에도 개인화되고 맞춤형 고객 경험을 제공하기 위해 얼굴 표정도 고려할 수 있습니다.

AI 기술은 데이터 정리, 병합 및 재정렬에도 도움이 되어 빠른 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 이 고객 피드백 외에도 서비스 요청 및 응답 시간도 개선할 수 있습니다. AI 기술은 고객 동향 및 고객 상호 작용을 추출하는 데 사용할 수 있습니다.

실시간 데이터를 통해 시각적 분석 및 고객과의 개인적인 참여도 크게 향상됩니다. 사용된 정보는 더 깊은 관계를 육성함과 함께 우수한 고객 지원을 제공하는 데 도움이 됩니다.

8. 더 나은 제품 추천

팀은 데이터와 지식을 함께 결합하여 최고의 제품 권장 사항을 제공하기 위해 AI 기반 제안을 사용할 수 있습니다. 또한 웹사이트 검색 질문, 구매 습관 등의 데이터를 수집하여 판매를 개선할 수 있습니다.

제안은 최고의 제품 특성과 동적 데이터를 제공할 수 있는 능력이 있습니다. 미디어 이니셔티브를 통해 제품 제안도 더 나은 고객 경험 으로 이어질 수 있습니다 . 고객은 경험을 개선할 수 있는 유사한 품목을 찾는 동안 구매한 품목에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.

제품 제안은 또한 구성, 성능, 범위 및 기능과 같은 제품의 어떤 측면을 개선할 수 있는지 결정하는 데 도움이 됩니다. 이는 전반적인 제품 특성을 향상시키는 동시에 제품 및 서비스에 대한 핵심 강조점을 개선합니다.

결론

고객 정보가 성공적으로 사용되도록 하려면 최상의 고객 경험을 보장하기 위해 데이터가 중요합니다. 모든 고객은 AI 기반 고객 지원 센터에서 서비스를 받아야 하며 AI 솔루션은 이를 위한 훌륭한 방법입니다. 기업은 이 기술을 최대한 빨리 통합해야 합니다.

점점 더 많은 기업이 충성도와 신뢰를 얻기 위해 고객 경험을 개선하는 데 집중하고 있습니다. 데이터 기반 마케팅 혁신을 마케팅 계획의 일부로 사용하면 훌륭한 결과가 가능합니다.

고객 데이터의 통합으로 AI는 고객 여정 지도 생성, 처리 시간 단축, 고객 상호 작용 간소화, 고객 참여 증가 등 고객에게 다양한 옵션을 제공하도록 진화하고 있습니다. 이러한 측면이 통합되었는지 확인하면 사용자 친화적인 고객 지원과 경험이 보장됩니다.